缓存关联性如何影响性能[复制]
我正在阅读Andrey Akinshin的“Pro.NET基准测试”，有一件事让我困惑（第536页）--解释缓存关联性如何影响性能。在一个测试中，作者使用了ints的3个方阵1023x1023、1024x1024、1025x1025，并观察到对于1024x1024情况下访问第一列的速度较慢。
作者解释（背景信息，CPU是Intel，有32KB内存的L1缓存，是8路联想）：
当n=1024时，这个差值正好是4096字节；它等于临界步幅值。这意味着来自第一列的所有元素都匹配L1的相同的八个缓存行。我们并没有真正从缓存中获得性能优势，因为我们不能有效地使用它：我们只有512字节（8个缓存行*64字节缓存行大小），而不是原来的32千字节。当我们在循环中迭代第一列时，相应的元素会从缓存中相互弹出。当n=1023和n=1025时，我们不再有临界步幅的问题：所有元素都可以保存在缓存中，这样效率更高。
因此我的问题是，这里性能问题的真正本质是什么。cache的可访问内存较小，或者整个cache可用，但CPU在解决映射冲突上花费了更多的时间。还是另有原因？
共有1个答案
缓存是介于另外两层之间的一层。在您的例子中，在CPU和RAM之间。在最好的情况下，CPU很少需要等待从RAM中取出一些东西。在最坏的情况下，CPU通常不得不等待。
1024示例遇到了一个糟糕的情况。对于整个列，从RAM请求的所有字都放在高速缓存中的同一个单元中（如果使用双向关联高速缓存，则放在相同的2个单元中）。
同时，CPU并不关心--它向缓存请求内存中的一个字；缓存要么有它（快速访问），要么需要进入RAM（慢速访问）才能获得它。而RAM并不关心--它响应请求，无论请求何时到来。
当它上面的进程(CPU)在某个项被需要空间的其他项冲出缓存之前多次获取该项（字）时，缓存就很有用。
注意：这里说的是CPU->RAM缓存，而不是磁盘控制器缓存、数据库缓存、web站点页面缓存等；他们使用更复杂的算法（通常是散列），而不是“从地址中挑选几个位”。
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